package spark_core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkWordCount {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // Application
    // Spark框架
    // TODO 建立和Spark框架的连接
    // JDBC : Connection
    /**
     * setMaster()环境配置
     * setAppName()设置应用名称
     * 配置环境*/
    val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("master")
    //配置上下文环境
    val sc = new SparkContext(sparConf)
    val data = sc.parallelize(List(10,20,35,40))
    println("测试：",data.collect)
    val data1=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))
    println("测试1："+data1.collect)
//    data1.count()
    // TODO 执行业务操作

    // 1. 读取文件，Spark每次获取一行一行的数据
    //  2、拆词：按行把 hello world分成单个词
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data")


    // 2. 将一行数据进行拆分，形成一个一个的单词（分词）
    //    flatMap(_.split(" "))扁平化：将整体拆分成个体的操作
    //   "hello world" => hello, world, hello, world
    val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))

    // 3. 将数据根据单词进行分s组，便于统计
    //    (hello, hello, hello), (world, world)
    val wordGroup: RDD[(String, Iterable[String])] = words.groupBy(word=>word)

    // 4. 对分组后的数据进行聚合转换
    //    (hello, hello, hello), (world, world)
    //    (hello, 3), (world, 2)
    val wordToCount = wordGroup.map {
      case ( word, list ) => {
        (word, list.size)
      }
    }

    // 5. 将转换结果采集到控制台打印出来
    val array: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect()
    array.foreach(println)

    // TODO 关闭连接
    sc.stop()
    val f1:Int=>Int={
      println("函数")
      return 12
    }
    //

  }
}
